La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos. Algunas de las actividades para las que están diseñadas las computadoras con inteligencia artificial incluyen:
- Reconocimiento de voz
- Aprendizaje
- Planificación
- Resolución de problemas
La inteligencia artificial es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes. Se ha convertido en una parte esencial de la industria tecnológica.
La investigación asociada con la inteligencia artificial es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales de la inteligencia artificial incluyen la programación de computadoras para ciertos rasgos como:
- ¿Debería la inteligencia artificial escuchar o simplemente saber lo que está diciendo?
- ¿Cuáles son las diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
- ¿Todos los errores de IA son causados por un error humano?
- ¿Qué es realmente tan diferente sobre la inteligencia artificial en comparación con los buenos algoritmos antiguos?
- ¿Cómo se usa la teoría de grafos en la inteligencia artificial?
- Conocimiento
- Razonamiento
- Resolución de problemas
- Percepción
- Aprendizaje
- Planificación
- Capacidad para manipular y mover objetos.
La ingeniería del conocimiento es una parte central de la investigación de IA. Las máquinas a menudo pueden actuar y reaccionar como los humanos solo si tienen abundante información relacionada con el mundo. La inteligencia artificial debe tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre todos para implementar la ingeniería del conocimiento. Iniciar el sentido común, el razonamiento y el poder de resolución de problemas en las máquinas es un enfoque difícil y tedioso.
El aprendizaje automático es otra parte central de la IA. El aprendizaje sin ningún tipo de supervisión requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas, mientras que el aprendizaje con supervisión adecuada implica la clasificación y las regresiones numéricas. La clasificación determina la categoría a la que pertenece un objeto y la regresión trata de obtener un conjunto de ejemplos numéricos de entrada o salida, descubriendo así funciones que permiten la generación de salidas adecuadas a partir de las entradas respectivas. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama bien definida de la informática teórica, a menudo denominada teoría del aprendizaje computacional.
Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.
Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.
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